机器学习-------特征工程（三）

数据的降维：

简单来说就是讲特征数量减少。去掉不需要的特征。

常用方式：

• 特征选择
• 主成分分析

特征选择：

主要方法：Filter(过滤式):VarianceThreshold（方差）

                  Embedded(嵌入式)：正则化、决策树（后期介绍）

                  Wrapper(包裹式)、

                 神经网络（后期介绍）

（一）Filter(过滤式):VarianceThreshold

从方差大小来考虑特征的数值情况

API：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold

语法：

•VarianceThreshold(threshold = 0.0)

•threshold的数字是 删除所有低于方差特征

•Variance.fit_transform(X,y)      

•X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]

•返回值：训练集差异低于threshold的特征将被删除。

•默认值是保留所有非零方差特征，即删除所有样本

•中具有相同值的特征。

 

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold


def var():
    """特征选择-降维 -删除低方差的特征"""
    var = VarianceThreshold(threshold=0.0)
    data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3],
                             [0, 1, 4, 3],
                             [0, 1, 1, 3]])
    print(data)


if __name__ == '__main__':
    var()

运行结果：

（二）主成分分析：

目的：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。维度会降低，但是数据也会降低。

API：sklearn. decomposition.PCA

语法：

PCA(n_components=None)

将数据分解为较低维数空间

PCA.fit_transform(X)      

X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]

返回值：转换后指定维度的array

 

解释：

n_components = 小数： 一般 0 - 1.要求是  90% - 95%

                         = 整数：一般不用

代码：

from sklearn.decomposition import PCA


def pca():
    """主成分分析-特征降维"""
    pca = PCA(n_components=0.9)
    data = pca.fit_transform([[2, 8, 4, 5],
                             [6, 3, 0, 8],
                             [5, 4, 9, 1]])

    print(data)


if __name__ == '__main__':
    pca()

结果：